基于字典學(xué)習(xí)的高光譜圖像分類方法研究

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3、ＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＤｅａｒｔｍｅｎｔｐＮａｎｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｊｇｙＭａ２０１６ｙＳｕｂｍｉｔｔｅｄｉｎａ＂ｉ＾ａｌｕｌｌｍｅｎｔｏｔｈｅｒｅｕｉｒｅｍｅｎｔｓｐｆｆｉｆｑｒｈｄｒｅｅＭａ＾ＣＴｌｆｏｔｅｅｇｏｆｅｒｉｎｏｍｐｕｔｅｒｅｃｈｎｏｏｇｙ南京大學(xué)研究生畢業(yè)論文中文摘要首頁用紙畢業(yè)論文題目：基于字典學(xué)習(xí)的高光譜圖像分類方法研究計算機技術(shù)專業(yè)２０１３級碩擊專業(yè)生姓名：王結(jié)正指導(dǎo)教師（

4、姓名、職稱）：楊育彬教授摘要隨著遙感技術(shù)和計算機技術(shù)的發(fā)展，高光譜遙感圖像己經(jīng)滲入到社會、經(jīng)濟的各個領(lǐng)域，，。同時高光譜圖像的數(shù)量也日趨增長如何組織圖像、對高光一譜圖像進行分類任務(wù)，就成為了遙感信息技術(shù)領(lǐng)域中項重要的研究課題。由于高光譜圖像有著維數(shù)高、樣本少的特點，而傳統(tǒng)高光譜圖像分類方法僅考慮了光譜特性而忽略了圖像中的空間特性，加之圖像的數(shù)字化存儲與人類語義理＂＂解之間存在天然的語義鴻溝問題，高效可靠的離光譜圖像分類依然充滿挑戰(zhàn)。字典學(xué)習(xí)模型在自然圖像分類上的成功應(yīng)用，

5、為高光譜圖像分類問題提供一了新的思路，本文基于字典學(xué)習(xí)模型，對高光譜圖像的空間信息進步地挖掘，并嘗試從Ｈ個方面提出了對現(xiàn)有高光譜圖像分類問題的解決方案。一首先，針對高光譜圖像中豐富的空間信息提出種新型的字典學(xué)習(xí)框架。通過字典學(xué)習(xí)框架對含有豐富空間信息的底層特征進行編碼，獲得能夠較好保持特征空間結(jié)構(gòu)信息的高層語義編碼，也消除了底層特征與圖像高層語義么＂＂間的語義鴻溝。其次，針對字典學(xué)習(xí)框架中大部分算法在編碼過程中僅僅考慮了顯著性特一征的問題，提出并實現(xiàn)種空間結(jié)構(gòu)性保留的編碼策略

6、。先在字典生成階段保持字典項的局部空間信息。而后在編碼階段基于密度適應(yīng)性地選擇特征進行編，避免了編碼過程中的高光譜圖像的空間信息損失碼，從而獲得較好的特征和分類準(zhǔn)確率。最后，針對傳統(tǒng)高光譜圖像稀疏表示的研究中，研究者們僅僅在編碼的樣＂＂一本選擇階段考慮空間近鄰關(guān)系的缺點，提出并實現(xiàn)種新的空間約束的特征編碼方式，在編碼階段定義空間懲罰項作為約束條件來控制編碼，使得空間上有近鄰關(guān)系像素的編碼能夠盡可能地相似。關(guān)鍵詞：高光譜圖像分類；字典學(xué)習(xí)；特征編碼；密度約束；空間約束；稀疏

7、表示ｉ南京大學(xué)研究生畢業(yè)論文英文摘要首頁用紙了ＨＥＳＩＳ：ＨｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｌｍａｇｅＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＤｉｃｔｉｏｎａｒｙＬｅａｒｎｉｎｇＳＰＥＣＩＡＬＩＺＡＴＩＯＮＣｏｍｔｌｏ：ｐｕｅｒＴｅｃｈｎｏｇｙＰＯＳＴＧ艮ＡＤＵＡＴＥ：ＺｈｅｚｈｅｎｇＷａｎｇＭＥＮＴＯＲＹｉＹ：ＰｒｏｆｅｓｓｏｒｕｂｎａｎｇＡｂｓ化ａｃｔｍｅｎ－Ｎｏｗａｄａｙｓｗｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｔｏｆｒｅｍｏｌ：ｅｓｅ打ｓｉ打ａｎ

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